Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.9
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pp.31-36
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2020
This research study designed a location image collecting technology. It provides the exact location information of an image which is not given in the photo to the user. Deep learning technology analysis and collects the images. The purpose of this service system is to provide the exact place name, location and the various information of the place such as nearby recommended attractions when the user upload the image photo to the service system. Suggested system has a deep learning model that has a size of 25.3MB, and the model repeats the learning process 50 times with a total of 15,266 data, performing 93.75% of the final accuracy. This system can also be linked with various services potentially for further development.
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.19-27
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2021
In this paper, we present a method for effectively predicting traffic volume based on vehicle location data that are collected by using LDP (Local Differential Privacy). The proposed solution in this paper consists of two phases: the process of collecting vehicle location data in a privacy-presering manner and the process of predicting traffic volume using the collected location data. In the first phase, the vehicle's location data is collected by using LDP to prevent privacy issues that may arise during the data collection process. LDP adds random noise to the original data when collecting data to prevent the data owner's sensitive information from being exposed to the outside. This allows the collection of vehicle location data, while preserving the driver's privacy. In the second phase, the traffic volume is predicted by applying deep learning techniques to the data collected in the first stage. Experimental results with real data sets demonstrate that the method proposed in this paper can effectively predict the traffic volume using the location data that are collected in a privacy-preserving manner.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.7
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pp.711-717
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2007
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.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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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.
This study aims to investigate whether geographical variation affects the antibacterial component properties of honeybee (Apis mellifera L.) venom in Korea. Honeybee venom samples were collected from May to September, during 2010 and 2011, from 35 different sites, and were analyzed for major components, including melittin, apamin and phospholipase A2 were determined by a liquid chromatography using ammonium formate, acetonitrile, trifluoracetic acid. On average, melittin, apamin and phospholipase A2 were determined $55.2{\pm}2.07%$, $22.57{\pm}0.103%$, and $12.51{\pm}0.37%$, respectively. The ratio of the major components, including melittin, apamin and phospholipase A2 did not differ significantly according to flower or temperature during collections (One way-ANOVA, Duncan's test (${\alpha}$=0.05)).
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.12
no.1
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pp.41-53
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2005
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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