본 연구에서는 딥러닝 처리기술을 이용한 이미지 분석을 통하여 위치정보가 없는 사진의 위치를 사용자에게 제공하는 장소이미지 수집기술을 설계하였다. 본 서비스는 사용자가 생활 중에 관심 있는 장소의 이미지 사진을 서비스에 업로드하면 해당 장소의 이름과 위치뿐만 아니라 관련 주변 정보를 확인 할 수 있는 서비스 개발을 목적으로 설계되었다. 본 연구는 이미지에 해당하는 정보를 제공하고 그 위치 정보를 기반으로 사용자가 관심 있는 주변정보를 제공할 수 있는 서비스의 기반기술이다. 이를 통하여 다양한 서비스에 활용이 가능하다.
We introduce Location PDA Program which is a mobile system to display current location on PDA. The current location is calculated based on collecting location through each fixed node. Each fixed node sends location information of mobile node to Cell Manager system. And then, Cell Manager calculates final location based on related information and sends it to every mobile system which is connected to server and displays current location.
In this paper, we introduce localization server system calculated real location of objects using raw data of location-awareness from sensor node gateway. The software architecture of localization server system consists of location calculation and actuator control based on location. Also, this system supports for collecting raw data, calculating location of real objects using raw data, correcting error from outer environment, and server for applications based on location.
본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.
Location information will become increasingly important for future Pervasive Computing applications. Location tracking system of a moving device can be classified into two types of architectures: an active mobile architecture and a passive mobile architecture. In the former, a mobile device actively transmits signals for estimating distances to listeners. In the latter, a mobile device listens signals from beacons passively. Although the passive architecture such as Cricket location system is inexpensive, easy to set up, and safe, it is less precise than the active one. In this paper, we present a passive location system using Cricket Mote sensors which use RF and ultrasonic signals to estimate distances. In order to improve accuracy of the passive system, the transmission speed of ultrasound was compensated according to air temperature at the moment. Upper and lower bounds of a distance estimation were set up through measuring minimum and maximum distances that ultrasonic signal can reach to. Distance estimations beyond the upper and the lower bounds were filtered off as errors in our scheme. With collecting distance estimation data at various locations and comparing each distance estimation with real distance respectively, we proposed an equation to compensate the deviation at each point. Equations for proposed algorithm were derived to calculate relative coordinates of a moving device. At indoor and outdoor tests, average location error and average location tracking period were 3.5 cm and 0.5 second, respectively, which outperformed Cricket location system of MIT.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.10-14
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2015
Unsafe behavior is one of the major causes of construction accidents. Managing the behavior of workers in real-time is difficult and requires huge manpower. In this paper, a new real-time locating framework is proposed to improve safety management by collecting and analyzing data describing the behavior of workers to identify habits that may lead to accidents. The aim of the study is to identify working habits of workers based on their location history. Location data is used to compare with that of other workers and equipment. The results indicate that the reuse of real-time location data can provide extra safety information for safety management and that the proposed system has the potential to prevent struck-by accidents and caught-in between accidents by predicting unwanted interaction between workers and equipment. This adds to current research aimed at automating construction safety to the point where the continuous monitoring, managing and protection of site workers on site is possible.
This paper introduces insulator pollutant accumulate pattern in the tunnel of korea railroad. To accomplish this goal, effective sample collecting method was proposed for the first step. Dust at the surface was collected directly. Distilled water and brush was used while collecting. Through this method dust is easily and accurately collected. The second step is pollutant analysis. Several analyze item is selected such as quantity, conductivity, contact angle, Optical Microscope(OM), IR, Equivalent Salt Deposit Density(ESDD), and ICP-AES. The third step, best represent tunnel was selected considering location, length and natural surroundings. Also to consider the difference at inside the tunnel, several bracket insulators were selected along to the location. To make the result precise, above procedure was repeated several times at the same target. Finally relation among type of train, numbers of movement, surroundings, length will be considered in combination with the pollution. With this result pollute map for KORAIL could be accomplished and inspect period will be optimized case by case.
서양종 꿀벌 독의 채집시기와 지역에 따른 봉독의 성분 변화 및 약리효과에 미치는 영향을 검토하였다. 채집시기는 5월부터 9월까지, 채집지역은 전국 35개 지역으로부터 채취한 봉독을 대상으로 2010년과 2011년 2년에 걸쳐 동일 지역에서 동일한 방법으로 봉독을 채취하였다. 채취한 봉독은 액체크로마토그래피를 통해 멜리틴과 아파민 그리고 포스포리파아제 A2의 성분 함량을 분석하였다. 그 결과 채집시기와 지역에 따른 성분에 유의한 차이는 확인되지 않았다(One way-ANOVA, Duncan's test (${\alpha}$=0.05)). 봉독의 성분은 채집시기와 지역에 관계없이 멜리틴 $55.2{\pm}2.07%$, 아파민 $2.57{\pm}0.103%$ 그리고 포스포리파아제 A2는 $12.51{\pm}0.37%$을 차지하였다. 이상의 결과로부터 봉독은 채취시기에 따른 주요 성분은 차이를 갖고 있지 않았으며, 이는 꿀벌의 먹이, 사육온도 등 외부 환경이 봉독 분비에 영향을 주지 않는 것으로 사료되었다.
The purpose of this study is to suggest the reference materials in the selection of location of elementary school at the planning of building site development by analyzing the environment of architecture in the district of building site development. The method of investigation adapted the site investigation and drawing analysis of the elementary school, after collecting materials of the district of building site development within Busan city, under the object of investigation including 17 elementary schools within 15 districts of building site development and the object of investigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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