• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.17 no.1
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• pp.31-36
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• 2003

This paper describes the quantitative analysis and the pattern recognition of partial discharge signals generated by particles in GIS. Four states of particles were simulated in this paper. Partial discharge signals from each state was measured and the Ф-Q-N distribution of partial discharge signals was displayed and then the Ф-Q, the Ф-Qm, the Ф-N and the Q-N distribution were displayed. Each distribution can be quantitatively represented by statistical parameters and the parameters were used for input data of pattern recognition. As the results, it was found that the forms of each distribution were different according to the particle states. Recognition rate using neural network was about 92〔%〕 and the more input data number, the more accurate results.

• Spatial Information Research
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• v.23 no.2
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• pp.69-81
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• 2015

If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1A
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• pp.46-54
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• 2005

This paper presents an effcient mobile multicast method using the user pattern. We exploit the repetitive movement pattern of mobile node to reduce the total number of experience of graft and join procedure. We defined the locality scope by a movement pattern. While the network is included in the locality scope, the network should maintain a multicast tree even when the mobile node moves to the other network. In this way, the mobile host can receive a multicast service without a delay when it moves to the network in the locality scope later. We compare our scheme with existing schemes under the total signaling cost and the service delay time by using a discrete analytical model for cost analysis. Analytical results demonstrated that the total signaling cost and service delay time was significantly reduced through our proposed scheme.

• 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.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.4
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• pp.59-72
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• 2010

WIM(Weigh-In-Motion) is the system measuring the weight of the vehicle with a high-speed. In the existing WIM system, vehicle weight is measured based on the constant speed and the error ratio has 10%. However, because of measuring the driving pattern, that is abnormal driving pattern which is like the acceleration and down-shift of the drivers, it has the error ratio which is bigger than the real. In order to it reduces the error ratio of WIM system, the improved WIM system needs to find the abnormal driving pattern. In order to reducing the error ratio of these WIM systems, the improved WIM system can find abnormal driving patterns. In this paper, the improved WIM system which analyzes the abnormality driving pattern influencing on the error ratio of WIM system of an existing and minimizes the error span is designed. The improved WIM system has the multi step loop structure of adding the loop sensor to an existing system. In addition, the measure function defined as an intrinsic is improved and the weight measured by the abnormal driving pattern is amended. The analysis of experiment result improved WIM system can know the fact that the error span reduces by 8% less than in the existing the maximum average sampling error 22.98%.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2011.11a
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• pp.39-40
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• 2011

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1103-1112
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• 2013

Exploratory data analysis focuses mostly on data exploration instead of model fitting. We can use the recurrence plot as a graphical exploratory data analysis tool. With the recurrence plot, we can obtain the structural pattern of the time series and recognize the structural change points in time series at a glance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.400-404
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• 1998

본 논문에서는 도심지 이동 통신에서 SINR 성능을 향상시키기 위해 기존의 배열 안테나에 최소 평균 자승(LMS) 알고리즘을 적용하여 실제 배열 출력과 이상적 출력간의 최소 평균 오차(MSE)를 최소화하고 안테나의 배열로부터 가중치를 결합한 신호에 의해 방향성을 적절히 제어하여 간섭신호를 효과적으로 제거한다. 배열 출력 신호 대 간섭에 추가된 잡음비(SINR) 성능 분석에 적합한 삼차원적 분석을 사용하여 적응 배열 원소를 사용한 성능과 모노폴 안테나 원소에서 배열의 성능을 비교한다. 또한, SINR 패턴 각 비(PAR)를 사용하여 적응 배열 원소 방위, 내부 원소간의 간격들 그리고 입사 신호 방향들과 같은 다른 배열 매개 변수들에서 배열 성능을 계산하고 SINR 패턴의 양적 평가를 한다. 결과로서, 적응 배열 원소가 가정된 신호 환경에 있어 4상파형(quarterwave) 모노폴(monopole) 안테나 배열보다 더 바람직하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1255-1258
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• 2012

클라우드 컴퓨팅에서 사용되는 웹 서비스들은 워크플로우에 따라 서비스가 설계되어 조합된다. 대표적인 웹서비스 명세언어인 BPEL의 검증방법에는 Petri nets, Abstract State Machine(ASM), BPE-Calculus 등이 존재한다. 하지만 기존의 방법은 설계와 검증이 분리되어 있어 일관성이 부족하고, 시각화 문제, 동일성, 시간에 대한 제약조건의 문제점이 존재한다. 이에 대한 해결방안으로 이동성, 재구성성, 동일성, 시간속성 등의 새로운 분석 방법을 제시하는 Onion 언어가 제안되었다. 본 논문은 BPEL로 명세된 서비스를 Onion 시스템에 적용시키기 위한, 변환 과정에 대해서 다룬다. 이에 대한 과정으로 BPEL의 액티비티를 Onion으로 변환하고, 워크플로우 패턴을 적용하여, 3 가지 패턴을 Onion OVL로 변환을 적용하였다. 이를 통하여 BPEL을 Onion OVL로 변환하는데 문제가 없음을 보였으며, 효율적인 표현이 가능함을 보였다. 추후 Onion 시스템의 컴포넌트로 적용하여, BPEL로 작성된 서비스를 Onion 시스템을 통해 분석/검증할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1437-1440
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• 2004

자동차를 기반으로 한 애드혹 환경에서는 자동차의 움직임 패턴 특성을 고려하여 모빌리티 모델을 구축하여 시물레이션을 해야 한다. 일반적으로 사용되는 랜덤 웨이포인트 모빌리티 모델[7] 및 그룹 모빌리티 모델[2]은 자동차 특성의 움직임 패턴을 보여주지 못한다. 또한 Freeway 모빌리티 모델 및 맨하탄 모빌리티 모델[4]도 애드혹 망에 대한 전체적인 성능평가를 분석하기 용이하지만 자동차 그룹의 움직임 및 그룹내에서의 성능 평가를 분석하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 Freeway 모빌리티 모델을 이용하여 그룹의 이동 시나리오를 제시하고 그룹내에서의 통신시 고려되어야할 점 즉, 컨트롤 오버헤드 및 라우팅 경로의 발견등에 관하여 옵넷 시물레이터를 이용하여 분석하였다.