• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1287-1289
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• 2017

공중 화장실 관리자는 화장실 휴지잔량을 지속적으로 확인할 수 없기 때문에 휴지를 다 쓴 경우 곧바로 채워놓지 못하는 경우가 발생한다. 또한 이럴 경우, 사용자는 미처 휴지가 없음을 확인하지 못하고 볼 일을 보게 되면 당황스러운 상황을 겪게 될 수도 있다. 본 논문에서는 공중 화장실 각각의 휴지잔량을 실시간으로 확인할 수 있는 표시기와 전체 화장실의 휴지잔량을 모니터링 할 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이 시스템을 활용함으로써 사용자는 화장실 사용 전에 직관적으로 휴지잔량을 알 수 있게 되며, 관리자는 직접 화장실을 방문하지 않더라고 휴지가 없는 곳의 알림을 통해 바로 채워줄 수 있게 될 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.389-390
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• 2007

배터리 기반 시스템(휴대폰, PDA, 노트북)에서 현재 배터리에 대한 정확한 잔량 표시는 중요하다. 사용자입장에서 언제 배터리를 충전시켜야 하는지 알아야 하기 때문이다. 그런데 지금까지의 배터리 잔량 측정 장치를 보게 되면, 배터리의 전압만을 측정[1]하여 잔량을 표시하는 방식으로서 여기에는 여러 가지 문제점이 있다. 가장 중요한 문제점으로는 순간적인 배터리 전압강하에 따른 실 시간적이고 정확한 보상체계가 갖춰져 있지 않다는 점이다. 물론 하드웨어적으로 Schmitt Trigger라는 회로[2]를 구성하여 이를 방지해 놓고 있기는 하지만 Hysteresis margin[3]을 벗어난 값에 대해서는 보상을 해주지 않는다. 이런 보상은 보통 소프트웨어적으로 각 이밴트별 룩업 테이블을 만들어서 compensation하고 있기는 하지만, 수많은 이벤트에 대한 보상 값들과 예상치 못한 동작상의 오류를 막을 수는 없다. 따라서 이에 대한 근본적인 대안으로서 본 논문에서는 load current를 측정하여 그에 따른 전압강하를 계산하고 실시간적으로 배터리 전압에 보상을 해줌으로서 보다 정확한 배터리 잔량 표시를 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.106-108
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• 2004

본 논문은 기존 전력 소비 감소만을 고려한 DVS와 달리 배터리 특성에 기반하여 DVS를 수행하는 기법을 제시한다. 배터리는 잔량에 따라 다른 전력 소비형태를 갖고 있으므로 잔량에 따라서 적합한 DVS 정책을 수행해야 효율적이다. 본 논문에서는 실험을 통해서 배터리의 특성을 파악하고, 그 특성에 따라 배터리 구간을 설정한 후 그에 적합한 DVS 알고리즘을 적용하는 기법을 제시한다. 이를 통해 효율적인 DVS 정책을 수립 할 수 있음을 IPAQ 5550 PDA에서 리눅스 운영 체제에서의 실험을 통해 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.565-567
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• 2004

배터리를 효율적으로 사용하기 위한 기존 연구에서 제한된 용량의 배터리를 최대한 연장하여 사용하는 방법들에 관하여 다루었다. 본 논문에서는 시스템을 사용하는 정해진 시간동안 배터리가 소진되지 않도록, 시스템에서 동작하는 작업량을 동적으로 조절하는 방법을 제시한다. 제시된 방법에서는 시스템에서 동작하는 작업들을 중요성에 따라 분류하고, 시스템을 연동시키는 배터리 잔량을 주기적으로 측정한다. 그리고 측정된 배터리 잔량이 충분하면 모든 작업들을 동작시키고 배터리 잔량이 부족하면 중요성이 떨어지는 작업들부터 동작을 정지시켜서 전체 작업량을 감소시키고, 이를 통하여 배터리 지속 시간을 점진적으로 연장시키는 방법이다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.185-188
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• 2007

본 논문은 하이브리드용 자동차의 리튬 이온 전지의 사이클 라이프에 따른 용량의 감소를 예측하고 잔량을 예측하기 위한 지능형 스마트 모듈의 설계를 제안한다. 리튬 이온 전지는 충 방전 횟수에 따라 전하를 담을 수 있는 용량이 감소하고, 방전 전압이 비선형이므로 정확한 잔량 예측이 어렵다. 따라서, 지능형 스마트 모듈은 전압과 전류, 온도의 측정을 위한 데이터 수집 장치를 제작하고 퍼지 로직을 이용한 잔량 측정 알고리즘을 통해 정확도가 높은 리튬 이온 전지의 잔량을 예측하고, 충 방전 실험 값과 퍼지 로직을 이용한 결과 값의 비교를 통해 그 효용성을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.2
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• pp.193-199
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• 2011

In this paper, we proposed battery driven low power algorithm in mobile device. Algorithm the mobile devices in power of the battery for the task to perform power consumption to reduce the frequency alters. Power of the battery perform to a task power consumption of is less than the task perform to frequency the lower. Frequency control the task, depending on in the entire system devices used among the highest frequency with devices first target perform to. Frequency in the decrease the second largest frequency with of the device the frequency in changes the power consumption to calculate. The calculated consumption power the battery of level is greater than level the frequency by adjusting power consumption, lower power of the battery the task perform when you can to the frequency to adjust. Experiment the frequency by adjusting power consumption a method to reduce using [6] and in the same environment power of the battery consider the task to perform frequency were controlled. The results in [6] perform does not battery power on task operates that the result was.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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• v.20 no.2
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• pp.42-45
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• 2016

Purpose Neuracep is used to other diagnostic evaluations of the brain to estimate beta-amyloid neuritic plaque density in adult patients with cognitive impairment and inspected cognitive impairment. $^{18}F-Florbetaben$ specially has moderate lipophilicity and property of the added ethanol. It is the subject of interest of the patient pain and residual activity after injecting. Our study is effective injection method of the radiopharmaceutical and patient care. So it is for the highest quality image. Materials and Methods Patients were targeted 70 subjects, it was injected mean $259{\pm}74MBq$ to the patients ($^{18}F-FDG$: 20 subjects, $^{18}F-FP-CIT$: 20 subjects, $^{18}F-Florbetaben$: 30 subjects). After injection (reflusing 2 times, reflusing 3 times) using a 3-way set, it measured the residual activity. When injecting $^{18}F-Florbetaben$, we evaluated the effective injection methods(3-way set method and heparin cap method). The average residual activity after the injection was compared using a statistical analysis of SPSS 12.0(ANOVA, t-test analysis). Also, elemental analysis was performed on $^{18}F-Florbetaben$ by GC (Gas Chromatography). Results When reflusing 2 times measured residual activity as follows ($^{18}F-FDG$: 1.48 MBq, $^{18}F-FP-CIT$: 7.4 MBq, $^{18}F-Florbetaben$: 32.6 MBq). And when reflusing 3 times measured residual activity as follows ($^{18}F-FDG$: 1.85 MBq, $^{18}F-FP-CIT$: 3.7 MBq, $^{18}F-Florbetaben$: 36.3 MBq). There was a significant difference when reflusing 2 times(P < 0.05) and reflusing 3 times (P < 0.05). But when reflusing 3 times, there was no significant difference relation FDG and FP-CIT (P > 0.05). $^{18}F-Florbetaben$ Residual activity according to the injection method was a significant difference (P < 0.05). GC analysis results were measured ethanol: 207665 ppm and acceton: 377.4 ppm. Conclusion $^{18}F-Florbetaben$ was high residual activity compared to FDG and FP-CIT. Heparin cap method was effective when $^{18}F-Florbetaben$ was injected. $^{18}F-Florbetaben's$ ethanol component analysis was highly measured. So it is recommended that inject to 6 sec/ml or more in order to reduce the pain.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.797-802
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• 2020

Over the past few years, smart devices, including smartphones, have been continuously required by users based on portability. The performance is improving. Ubiquitous computing environment and sensor network are also improved. Due to various network connection technologies, mobile terminals are widely used. Smart terminals need technology to make energy monitoring more detailed for more stable operation during use. The smart terminal which is light in small size generates the power shortage problem due to the various multimedia task among the terminal operation. Various estimation hardwares have been developed to prevent such situation in advance and to operate stable terminals. However, the method and performance of estimating the remaining amount are not relatively good. In this paper, we propose a method for estimating the remaining amount of smart terminals. The Capacity Estimation of lithium ion cells for stable operation was estimated based on machine learning. Learning the characteristics of lithium ion cells in use, not the existing hardware estimation method, through a map learning algorithm using machine learning technique The optimized results are estimated and applied.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.7
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• pp.36-46
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• 2019

If stock market is efficient, any well-devised trading rule can't consistently outperform the average stock market returns. This study aims to verify whether the strategy based on bid-ask volume information can beat the stock market. I suggested a day trading strategy using order imbalance indicator and empirically analyzed its profitability with the KOSPI 200 index futures data from 2001 to 2018. Entry rules are as follows: If BSI is over 50%, enter buy order, otherwise enter sell order, assuming that stock price rises after BSI is over 50% and stock price falls after BSI is less than 50%. The empirical results showed that the suggested trading strategy generated very high trading profit, that is, its annual return runs to minimum 71% per annum even after the transaction costs. The profit was generated consistently during 18 years. This study also improved the suggested trading strategy applying the genetic algorithm, which may help the market practitioners who trade the KOSPI 200 index futures.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.457-460
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• 2000

주가를 예측하는 것은 이미 오래 전부터 여러 가지 방법으로 시도되어 왔었다. 기업의 본질가치를 보는 기본적 분석부터 과거의 자료를 가지고 미래를 예측하는 기술적 분석까지 많은 연구가 있었으나 실제로 모든 예측이 그렇듯이 많이 적중을 했다는 것을 일부의 정형화된 분석방법을 제외하고는 찾지 못하였다. 그럼에도 불구하고 이번 연구에서는 기술적 분석에서 많은 요인들 중에서 기존에 많이 연구해 보지 못한 시계열적인 인자를 가지고 단기간의 주가를 예측하고자 한다. 주식이 상한가에 도달하였을 경우 그 상한가격의 잔량과 그 주식의 일일거래량을 비교하여 그 서로 두 관계가 다음날 주가에 어느 정도의 영향을 미치는지 회귀분석을 통하여 상관성을 분석하고 통계적 자료를 토대로 단기간의 주가를 상한 잔량 대비 일일거래량에 비추어 의사결정 지표를 제시하려고 한다. 적절한 예측결과가 나오게 되면 주식에 대해 매수를 희망하는 사람 뿐 아니라 주식을 보유하고 있는 사람에게 어느 정도 정보효과가 미치게 될 것이라 기대한다.